|
|
Absolute deviation, 绝对离差8 q+ \3 t; r- H, ~9 \# g
Absolute number, 绝对数
, h. b8 p0 w8 y# b. P( TAbsolute residuals, 绝对残差
0 s: U7 \$ _% o# B8 oAcceleration array, 加速度立体阵+ w5 _2 i7 \( b" u: T+ R
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
]1 x& n, Z/ tAcceleration normal, 法向加速度
( J9 G# u* R9 Q( N% a/ OAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
4 ^5 b6 b2 ~/ b& F( |Acceleration tangential, 切向加速度
/ ]% I9 h# X. tAcceleration vector, 加速度向量
e! `- i$ h+ G& pAcceptable hypothesis, 可接受假设
G; Z( J* U. a' t- s8 ~Accumulation, 累积
1 ]8 v3 O1 F/ N% a- }: ~2 iAccuracy, 准确度, J+ A0 u% m' M8 V& U5 A
Actual frequency, 实际频数- S) O( f/ O. Y( Q; P
Adaptive estimator, 自适应估计量
; ^9 e9 m/ c3 ]9 l" l$ l. h$ {Addition, 相加
* c! \) T* ^* hAddition theorem, 加法定理
5 K3 ^1 ~4 E8 U7 _0 u4 O. JAdditivity, 可加性
0 ~# e7 e5 o. Z9 `2 YAdjusted rate, 调整率
' B8 R$ q5 s! ?/ N8 x XAdjusted value, 校正值9 `) ?1 o" y$ K# @+ u3 k" {" t1 C5 |
Admissible error, 容许误差
. Q, _# U) n, r9 T+ cAggregation, 聚集性: p7 s, T! h+ H* b5 E
Alternative hypothesis, 备择假设 I D' c2 I7 z+ h7 N4 ?. ^7 i
Among groups, 组间
1 T& P: W, C2 ^' I3 |5 n" R1 IAmounts, 总量9 \( [' E2 {" A* x- h
Analysis of correlation, 相关分析
# ~; E. _: d$ E6 Z G& D* S8 U) jAnalysis of covariance, 协方差分析
2 ~6 F% ]2 Q. l( y, FAnalysis of regression, 回归分析% b" a& `! e; E1 U; C
Analysis of time series, 时间序列分析
/ U f& A2 u6 { L2 L& f: YAnalysis of variance, 方差分析2 d( Y6 E7 c1 Y6 N$ S
Angular transformation, 角转换4 S, i; D/ n- f: i. T
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析 y" j6 Q/ Y# _4 C; J* K# J
ANOVA Models, 方差分析模型( d% f: W4 g$ Z0 M1 M9 j1 [. W) n% k' }
Arcing, 弧/弧旋
5 `" h9 K p8 n; ~3 A1 E, aArcsine transformation, 反正弦变换% }8 `# S( V# t, l; g d
Area under the curve, 曲线面积. O* C; {5 _, h6 n* R2 v* `
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
. c: I% s6 R) V; A1 _2 }) NARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 , b I- n, R1 K- I2 }
Arithmetic grid paper, 算术格纸3 y" p' D5 T/ u& Y( l# ~
Arithmetic mean, 算术平均数
, h: `0 \& c5 x* a2 v# }Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系: j. f; u! v# {6 N
Assessing fit, 拟合的评估
. [7 r, Q2 K* C1 q# t/ j* `- [Associative laws, 结合律
* A' _- _ r3 S2 M' Y. yAsymmetric distribution, 非对称分布
. _* ?! M& r; M$ `Asymptotic bias, 渐近偏倚; }' E4 I6 ]& q* k/ R% P+ T$ L
Asymptotic efficiency, 渐近效率1 H( p/ u0 ]. k' F. [
Asymptotic variance, 渐近方差+ ~1 \% x- C, K! {% K
Attributable risk, 归因危险度
! g5 S7 N+ k2 {, D$ B4 q1 RAttribute data, 属性资料
( X5 Y h9 n% ~7 T% ?2 `Attribution, 属性
7 F0 Q" v( J( c# rAutocorrelation, 自相关
& X, q4 G) u: E1 J* G2 I ]Autocorrelation of residuals, 残差的自相关" a4 y, N1 H+ B3 j6 @9 f
Average, 平均数8 Y3 ]9 L! _5 E2 P
Average confidence interval length, 平均置信区间长度5 v* T& [( B1 y: W4 M: m
Average growth rate, 平均增长率
+ q4 ?) b6 h' o$ p0 `- f$ QBar chart, 条形图 { k8 N6 B, V- U- V4 ]
Bar graph, 条形图; @- s8 J; }0 ?% g
Base period, 基期- p# S7 n% F- G8 I1 O; J6 t
Bayes' theorem , Bayes定理
; h$ r% r Y4 \6 w$ }; @+ ~Bell-shaped curve, 钟形曲线. Q) Z' o+ B: m$ f' c% L9 y( h
Bernoulli distribution, 伯努力分布
5 ?* m" T, I7 r8 v2 q# E7 }+ cBest-trim estimator, 最好切尾估计量
. }1 f7 }! r) M7 H: cBias, 偏性
- [: S' g0 I8 H g j4 N1 T, V1 CBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
6 S2 p: [8 G# Q8 i3 D; v _; CBinomial distribution, 二项分布
9 L7 j9 ~5 z. r7 dBisquare, 双平方
1 c7 K D% t2 c" JBivariate Correlate, 二变量相关
( L" q7 P6 ^/ F7 d' U W6 nBivariate normal distribution, 双变量正态分布* {" |4 ?8 G5 k
Bivariate normal population, 双变量正态总体
" ?3 i2 l I @% YBiweight interval, 双权区间$ b: }- l0 \; _+ C) y. f4 G
Biweight M-estimator, 双权M估计量
v. E; n- o$ f0 w; ZBlock, 区组/配伍组
" ]2 B) Z7 N6 p; h% N$ r% b6 vBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包( }; `# o) @9 E) x1 j* K$ }- U
Boxplots, 箱线图/箱尾图
. q! v. M ?3 w( z& b( v7 oBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点3 y( h% F0 T0 z8 g- f- Y
Canonical correlation, 典型相关. K7 ?- I7 f7 ` U
Caption, 纵标目1 O0 U; p; f9 x0 s |2 G6 y
Case-control study, 病例对照研究
! O& Z* F4 W; s* OCategorical variable, 分类变量
; `( l% D/ ]& R7 v, I7 {Catenary, 悬链线' F$ B8 N7 {6 k* P$ w/ G' Q
Cauchy distribution, 柯西分布
5 P7 ]+ {+ @7 aCause-and-effect relationship, 因果关系
! o1 I/ i' U `Cell, 单元
& S0 o! b0 L+ ]Censoring, 终检1 ~, |# C2 Q- A H9 E4 f
Center of symmetry, 对称中心! O: I ?- `+ O& g) Q' _/ ?
Centering and scaling, 中心化和定标6 ]% m1 {7 `( N( _8 C
Central tendency, 集中趋势
0 _% E: j* T" e5 B# XCentral value, 中心值
4 c) z( `: f# S5 T# e1 v) [CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
7 m9 h! o6 t; E( X' }" t/ a: LChance, 机遇
8 v V8 j# W( eChance error, 随机误差2 \, y7 q, M9 I8 Z
Chance variable, 随机变量
1 c) V; M1 E' s* K( r5 rCharacteristic equation, 特征方程+ [9 V2 H7 [* C% Z+ d% H) G
Characteristic root, 特征根
" a/ e0 f8 c# n a+ P( S3 fCharacteristic vector, 特征向量+ v/ S( t5 t0 [7 W) {) k0 f. G
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
- y3 d& H) h8 i1 ?$ h+ f; P" ?Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图( p [9 }4 K9 Q' I
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
$ i; @8 Y: h5 j/ C. G5 a2 I0 Z; l6 KCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
3 N' f5 c8 I, y. u. d# _% M- x4 DCircle chart, 圆图
" g, J2 N o2 p* U! ~Class interval, 组距9 w, n, j" ], T6 `
Class mid-value, 组中值
2 U7 Q) ^4 w9 `( `Class upper limit, 组上限
9 Q& f' U' T& r/ _Classified variable, 分类变量" C% e1 g% P7 Z( D( h4 b
Cluster analysis, 聚类分析
2 n; ], I) t4 i6 N2 g( S5 Q* j' yCluster sampling, 整群抽样) @. h' z, w( U4 h7 e
Code, 代码: Z+ A5 p4 I5 l: j6 n9 y
Coded data, 编码数据
, \8 W2 m/ B: F& |$ F K6 ?5 UCoding, 编码
( N, h" l% [; B3 U/ c2 e: kCoefficient of contingency, 列联系数
2 _3 }) r! B1 dCoefficient of determination, 决定系数
0 _0 O+ D! @' q' f3 ?; Q5 PCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
/ Z- F( `& C5 p, i# X2 k. GCoefficient of partial correlation, 偏相关系数, B7 d) _* y. a/ d0 Z/ P4 `& S
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
! o1 N- R4 z% R8 GCoefficient of rank correlation, 等级相关系数7 R A2 f0 s, E2 `$ P" d5 L: K
Coefficient of regression, 回归系数8 j2 ^% O- F- [' j, n/ J1 H9 Y
Coefficient of skewness, 偏度系数
+ s4 U9 Q& @5 s# XCoefficient of variation, 变异系数
/ S1 |% F/ H7 i( O0 c$ k1 WCohort study, 队列研究. O2 ^+ Q% _2 ^& K; _3 k6 |
Column, 列
# t1 `. w% t; g0 lColumn effect, 列效应
; ~: z$ h; T$ X& z) u# oColumn factor, 列因素1 |: j9 W# p3 u; ~0 }3 s; k6 M
Combination pool, 合并0 }$ L5 ^2 ^1 {; q% I0 d/ _
Combinative table, 组合表 J7 j9 F1 }! W/ q4 y8 b
Common factor, 共性因子
, q) m* P' V" y1 h- T5 TCommon regression coefficient, 公共回归系数, j1 x9 k6 w) H3 J- |
Common value, 共同值8 ], G) J/ Y& G. l6 _0 A
Common variance, 公共方差+ N. _+ V9 `+ S( P& o
Common variation, 公共变异
[4 U, I9 k& G( ~8 |+ `Communality variance, 共性方差
0 c: a' L, h: }" l2 uComparability, 可比性
- D$ ~( q* f- g" L' k$ GComparison of bathes, 批比较0 r9 y% a& D; j
Comparison value, 比较值
/ J4 Y) f8 i3 ?0 N* O2 \$ iCompartment model, 分部模型9 ^! n7 p) n0 g- h6 O/ T
Compassion, 伸缩
7 e- F5 H: X' x: ^* r0 ~Complement of an event, 补事件) k0 j/ V$ \+ L, |, v
Complete association, 完全正相关
! V2 T, [9 o: [Complete dissociation, 完全不相关 E( p; ]: d8 n1 A+ n9 Y1 w5 N
Complete statistics, 完备统计量6 p3 T2 s! z* S& G5 u* }
Completely randomized design, 完全随机化设计
}: S& p1 |6 _2 z6 P' C2 G" eComposite event, 联合事件
6 I" R8 ~! y( S$ D2 [Composite events, 复合事件7 p2 \% U. u7 G% v5 e; X
Concavity, 凹性" \2 A: A; I: n; r
Conditional expectation, 条件期望
3 ?/ m7 s- a# v' q9 Q+ G$ gConditional likelihood, 条件似然1 |) o* L `4 [" `2 V
Conditional probability, 条件概率
8 g, J; H0 P. x" H; P8 W$ F( A0 CConditionally linear, 依条件线性5 K% Z4 @' U! t2 c4 V: g
Confidence interval, 置信区间
$ g" d' Y7 r" u+ R4 l) m7 g7 w6 v, e) GConfidence limit, 置信限
/ w' y0 O) {* `5 y0 sConfidence lower limit, 置信下限/ K" [3 k3 R7 k- F0 w
Confidence upper limit, 置信上限
6 y+ H' P% z- b0 M, M- TConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
8 J9 h, ]1 W2 U# s& o+ N" n9 eConfirmatory research, 证实性实验研究" d2 P+ x: Q! F
Confounding factor, 混杂因素
3 n. v/ t# [5 P$ f$ v- MConjoint, 联合分析- v0 n4 |# S K6 @4 D2 ?& C
Consistency, 相合性
% a7 |1 [4 W2 i- hConsistency check, 一致性检验
( N4 B: ?" C/ F+ }Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计6 A: H4 Z/ {; a# a- B, |
Consistent estimate, 相合估计
2 t W3 E- G& ~Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
, a% {6 Y$ Y. V$ i8 w6 N1 R! \( kConstraint, 约束% e6 |( G0 L# _( r& Z
Contaminated distribution, 污染分布
- k6 }$ M$ b+ t; m& q6 {! FContaminated Gausssian, 污染高斯分布& W5 G- w4 q. ]- p3 G5 N: s0 x+ [4 a
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
, P& n8 u! I% J2 Z& dContamination, 污染
. G7 A% h7 {' b6 C' A2 j0 jContamination model, 污染模型
4 ~% F/ L3 T6 v7 |6 LContingency table, 列联表, b7 a' B' @0 M7 p: p
Contour, 边界线 I0 A9 l/ h) z) | U6 U
Contribution rate, 贡献率
: K/ y7 X. g! ]: KControl, 对照6 e! l0 r! m2 @6 d: P6 U) v$ n! u- U
Controlled experiments, 对照实验4 d5 I. N" F# k, G7 J# H
Conventional depth, 常规深度$ F! g- n$ @$ {% Z% Z5 w
Convolution, 卷积
7 K1 y5 @1 F% DCorrected factor, 校正因子
. u2 B' n4 f! b; Q- X* k6 @' K/ g4 RCorrected mean, 校正均值
; C4 [; S& D8 vCorrection coefficient, 校正系数 L: f! T& d" X P1 V
Correctness, 正确性
6 l" i, H2 V" }; M$ W2 f- CCorrelation coefficient, 相关系数
# q. D7 L- n" F" @Correlation index, 相关指数2 W, A& b1 V3 F$ D
Correspondence, 对应
( J$ [2 }, E: v6 M3 tCounting, 计数" l" g6 }) M4 @: M( x! \2 n
Counts, 计数/频数
0 S3 k6 i; e# ], a. RCovariance, 协方差' G% k; L. H6 `
Covariant, 共变 % _: ~/ r8 F9 J) J" h
Cox Regression, Cox回归
' ^4 X" b! U, X+ x; q9 }Criteria for fitting, 拟合准则
7 z$ g3 S4 D6 Z5 JCriteria of least squares, 最小二乘准则
) ]" S$ ^3 R {6 w' }, t- pCritical ratio, 临界比# B8 S& I. `; W3 E2 }# r& T( a
Critical region, 拒绝域/ m/ D9 S5 W# o' U% Y+ C) K( W) [
Critical value, 临界值: v5 M; B' s9 W
Cross-over design, 交叉设计2 {* x) s9 P$ z8 L
Cross-section analysis, 横断面分析
+ H" l4 L( R/ I: b5 w9 PCross-section survey, 横断面调查" Q' F+ k6 H/ z8 k4 N! D
Crosstabs , 交叉表
C1 n2 d, X4 Y) g% SCross-tabulation table, 复合表 y3 {" m1 L$ c0 K0 w0 d. q
Cube root, 立方根5 S/ ^6 R/ U J& b0 L
Cumulative distribution function, 分布函数+ k* G, d4 ?/ a4 J) h
Cumulative probability, 累计概率: o& c$ U. k' Q, [! e- [3 g
Curvature, 曲率/弯曲9 \: Y7 U; s8 w2 T( J9 z: |
Curvature, 曲率2 {+ A' H" }# P, R* c7 q
Curve fit , 曲线拟和 ! R6 m: ]1 O, F
Curve fitting, 曲线拟合
6 j4 w3 V+ C0 ^# OCurvilinear regression, 曲线回归
+ U: `- p" j" q# }6 PCurvilinear relation, 曲线关系
: m4 R- ?& k1 S; @) v4 V: D1 NCut-and-try method, 尝试法
6 K6 @7 S% f9 G7 Q- fCycle, 周期$ J* F# k/ T$ ?" M. }
Cyclist, 周期性
7 F0 X! A& v6 `5 y: ED test, D检验7 Z: I2 g, g/ }& h9 H* a6 b5 d
Data acquisition, 资料收集
" q+ n8 ~- k# h- RData bank, 数据库; K" Z+ ^& p! O
Data capacity, 数据容量. W( ^2 X# t# h, o1 K% E
Data deficiencies, 数据缺乏& d- V. Y/ O+ R1 D+ f1 ?; E: K
Data handling, 数据处理" F9 V2 _( ~$ d" ?6 ?4 d
Data manipulation, 数据处理6 h$ I' s# P8 h) q" P7 Z
Data processing, 数据处理
1 I3 w* ^. j- x, X) h( @: ?Data reduction, 数据缩减
4 Q3 O% I. e9 W" |$ TData set, 数据集
0 t4 N8 J# H' J- k6 iData sources, 数据来源7 X; ^7 D' o- B: H5 @9 S
Data transformation, 数据变换
/ L' X" M, p5 L( UData validity, 数据有效性2 g7 m/ D; M3 G8 g, } H* l& p
Data-in, 数据输入+ g! K/ q" {5 P4 T% N9 d6 ]
Data-out, 数据输出) q9 `, z8 J% ^! u# E) [, d# d' Y
Dead time, 停滞期
4 t; {: ^6 `) E# |' E+ B3 ?Degree of freedom, 自由度- o. X, S* x" }/ |3 |( v
Degree of precision, 精密度/ g8 z. }. U5 p) T% [/ Q8 ?0 G
Degree of reliability, 可靠性程度
8 U2 p8 Q( V- E+ D: @Degression, 递减* ^! R8 D9 ]) A$ w
Density function, 密度函数
# @7 d% Z3 G$ j+ y# B7 MDensity of data points, 数据点的密度6 e( q# ^. ^) V0 U7 C+ b
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
% z! T1 Z( y8 ~5 k1 R: O# JDependent variable, 因变量9 N0 g* @. q0 M: ` A1 n5 ^
Depth, 深度( L* ?. N1 I: O. k7 W7 t- y' ?2 ^
Derivative matrix, 导数矩阵
, X# v; e9 N9 F4 P7 g$ F, DDerivative-free methods, 无导数方法
- S: [5 M# o" w9 `Design, 设计# _1 i4 U( v6 m3 ^
Determinacy, 确定性
3 Q' c# G j* i6 UDeterminant, 行列式& w* W" L5 p+ h% m, C
Determinant, 决定因素* X& J" Y+ P) B5 b
Deviation, 离差) E2 Z) u& D* w8 A; d
Deviation from average, 离均差
) D- f! L: _& F; U$ vDiagnostic plot, 诊断图& L2 r& i" `! I% x
Dichotomous variable, 二分变量
: E' W# u8 o; {' @Differential equation, 微分方程
+ x+ Y0 n3 q$ Y, Z5 \+ ^Direct standardization, 直接标准化法$ {3 Q! E$ G' |. v, @6 ~9 a6 M
Discrete variable, 离散型变量
" E/ j9 s) u8 R* @' y. VDISCRIMINANT, 判断 2 w! [4 S- i4 U6 ?7 [0 P
Discriminant analysis, 判别分析
- Q1 G3 I, v! q6 x& l" c8 r" dDiscriminant coefficient, 判别系数
2 D h& b6 o( _& g. qDiscriminant function, 判别值
, Q5 f+ D) C v9 B; eDispersion, 散布/分散度, ?9 s5 p n. O! O- ]2 a5 B
Disproportional, 不成比例的( g4 o/ ]1 }$ u5 p. t6 @$ A
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量& n- F% S+ i7 Q0 y$ N' o- }' I
Distribution free, 分布无关性/免分布
. C% y3 P0 W2 Y0 B: n+ RDistribution shape, 分布形状' [% ^: T! R' f+ s; ]7 V
Distribution-free method, 任意分布法
- }8 h! E) o' A; N1 N+ cDistributive laws, 分配律/ K) a; ?9 \7 q# h7 r1 }# e& E" F
Disturbance, 随机扰动项
" f: L& s, q+ U3 m+ ]Dose response curve, 剂量反应曲线
4 \6 F I; Q8 i, HDouble blind method, 双盲法9 C: X. r# M" v# {9 d2 G
Double blind trial, 双盲试验$ @6 t, }7 @* b* K$ X: d
Double exponential distribution, 双指数分布
3 \" x7 v, B: i6 d5 h/ kDouble logarithmic, 双对数# X7 q5 r5 L) b( J) M) G0 O
Downward rank, 降秩$ S& {( s# A' p8 x$ T6 \) p
Dual-space plot, 对偶空间图
, T4 ]. L! \3 q x" {DUD, 无导数方法
9 l2 F; A+ V& E1 hDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
: R. Z6 @% m; \$ {Effect, 实验效应- G# N+ |; T- d1 t: q
Eigenvalue, 特征值
, M/ Q/ R% ]; D4 xEigenvector, 特征向量5 ^ B( a2 ?/ f/ J# Q6 _+ o) E' x
Ellipse, 椭圆
c0 q; t; a9 {6 y& F& iEmpirical distribution, 经验分布
+ }! m K7 E8 T# t5 X J( mEmpirical probability, 经验概率单位* j0 K0 [' g, |4 U. a
Enumeration data, 计数资料
, N' W8 [: X9 ^; ]* s$ VEqual sun-class number, 相等次级组含量
! z" m4 |% Z8 m. m: d8 e* I( BEqually likely, 等可能+ U( W' r% Q! P+ ?* w% q* Z
Equivariance, 同变性
6 W& Q' }8 x7 oError, 误差/错误
4 j2 y+ D( e! `# x# t! D; SError of estimate, 估计误差
7 H$ M& g. E) sError type I, 第一类错误 U( W+ G, c; m; W5 B! w4 `
Error type II, 第二类错误
7 u' v6 n: s4 u7 R: `: [$ u2 SEstimand, 被估量1 q2 j- X* D5 D: e: s
Estimated error mean squares, 估计误差均方
' r. h7 C. a& f( ]Estimated error sum of squares, 估计误差平方和5 d! u* h( a" Y# B) Z
Euclidean distance, 欧式距离
2 c4 X$ \- ^, R% [' KEvent, 事件; ~7 t/ s' g$ t! I- R
Event, 事件0 o* C8 y. V- e' S9 u3 p9 [6 a
Exceptional data point, 异常数据点
1 C2 u! T% h* r8 S2 H6 D/ j! V2 `Expectation plane, 期望平面. K( L2 H5 x8 ~4 A6 t
Expectation surface, 期望曲面3 S y. F) B6 M& ?- q( H$ l: y
Expected values, 期望值
( i; s1 |* y# n- sExperiment, 实验# M4 S+ l3 b- N/ N
Experimental sampling, 试验抽样8 x0 F2 l* |1 Q$ F$ B! {- b
Experimental unit, 试验单位- R1 o7 L, O t8 Q( }, P8 |
Explanatory variable, 说明变量
- J. Y" j0 g0 r+ \5 J6 |0 PExploratory data analysis, 探索性数据分析( I0 t/ ~9 q- s
Explore Summarize, 探索-摘要8 g9 b, c) [# w$ o; h" }1 t
Exponential curve, 指数曲线
; I; M5 [- x2 Q3 i4 k" hExponential growth, 指数式增长4 F* o# h! C/ L0 n4 { [4 y
EXSMOOTH, 指数平滑方法
# f( b& c. Y$ jExtended fit, 扩充拟合
" Y) k5 D) K7 e/ VExtra parameter, 附加参数5 \5 |2 X, K0 C# h3 R+ O1 Z; U: V
Extrapolation, 外推法
, H1 C8 S0 I4 X' cExtreme observation, 末端观测值
# u4 J! @' D! _8 PExtremes, 极端值/极值9 N- O |$ n+ D
F distribution, F分布
' q( [- \, w- e+ V# d5 Y' d% U# CF test, F检验
) u3 v+ A' P% N( SFactor, 因素/因子- P4 p8 P. {. F/ X1 Q' \; u# K
Factor analysis, 因子分析
1 a( a; F1 Q6 b& F8 C" M" t& T7 lFactor Analysis, 因子分析" |6 _/ O5 s8 G% i5 V- f
Factor score, 因子得分
$ g5 L5 c0 K3 e9 ^Factorial, 阶乘+ e# S$ |2 s/ u* x% l1 V/ t
Factorial design, 析因试验设计4 Y2 o- R7 h. w2 D* u1 G& C6 u
False negative, 假阴性+ \2 N/ K9 }/ q* K, w
False negative error, 假阴性错误
4 C( Y, e( p- o6 o' m) r& Z1 `Family of distributions, 分布族
) q/ Y9 N/ G$ r. a. sFamily of estimators, 估计量族
6 z6 @, e+ S* p& |! wFanning, 扇面. `3 d4 H) U9 U( ~* e! x( H$ B: Z8 N
Fatality rate, 病死率
6 E5 E* `' m3 p! CField investigation, 现场调查; X1 s( w. q; Q1 ^" c, U2 D
Field survey, 现场调查2 q+ M* l0 U# V) V3 Z
Finite population, 有限总体" ]( I# G6 ]5 m3 b% \8 [4 k* ]/ P
Finite-sample, 有限样本
' N! s& F( i% ?$ u+ W; UFirst derivative, 一阶导数+ M! |& b& l* y; F* O8 ^/ ^
First principal component, 第一主成分
- c5 o% y0 R, [. R8 M2 S) |First quartile, 第一四分位数" V8 W. ~2 _7 g% J' n8 Z" S) V
Fisher information, 费雪信息量4 O8 R1 U( l6 w& g: Y. Q% q
Fitted value, 拟合值
/ q* R; s8 ^3 p6 K8 T8 rFitting a curve, 曲线拟合6 G' G' Z' i1 N; X# H
Fixed base, 定基
& W2 Z+ g4 g: m8 v* t& {2 P. IFluctuation, 随机起伏$ w+ k0 I2 A$ I( d& |. T
Forecast, 预测
7 P7 I! C& U% r( T! s& P K5 q9 `Four fold table, 四格表2 K! _' S2 \* t- s8 a- T
Fourth, 四分点" w' I1 ?. n) |% G9 L5 g
Fraction blow, 左侧比率
- j5 E( s- t7 q; N1 zFractional error, 相对误差
( O/ c( e; x8 u4 d3 B% N3 UFrequency, 频率
% k7 k3 ~4 |2 T* V& tFrequency polygon, 频数多边图
1 K% D) `6 ~/ }4 QFrontier point, 界限点
: O* t" ?5 r- u3 GFunction relationship, 泛函关系! w' q' y x4 \! t* c% j
Gamma distribution, 伽玛分布
5 o! ?) @& Q2 U/ w9 T5 L+ s8 dGauss increment, 高斯增量
- ?; U: j, r5 {$ r U6 l! lGaussian distribution, 高斯分布/正态分布) O4 U) W# w) F* u+ T6 h2 ^! o
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
9 L" M$ i L% h: F+ z3 H8 VGeneral census, 全面普查
' {# [1 g/ Q; J, `) Y4 ZGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ; J$ F4 g2 ?' C; R& q
Geometric mean, 几何平均数" E% P5 d0 u# B5 ^
Gini's mean difference, 基尼均差
9 }( `/ j: r: W7 ZGLM (General liner models), 一般线性模型 6 H% _1 r# v* T4 J- {0 p
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
$ a4 `3 i9 ]2 fGradient of determinant, 行列式的梯度
5 K! E& L, T3 wGraeco-Latin square, 希腊拉丁方. ~7 W% j/ Y9 \; @; W0 M& `. H
Grand mean, 总均值
* X4 @9 ]3 P, h D* n g6 fGross errors, 重大错误
) {* l& D* k/ c( {9 V: A- o* OGross-error sensitivity, 大错敏感度
5 X% k7 S( Q8 wGroup averages, 分组平均" J1 R, ]1 n3 u% p u
Grouped data, 分组资料& @+ v# T% W/ {0 Y
Guessed mean, 假定平均数
( C8 f1 W7 o+ H3 B) t/ M# qHalf-life, 半衰期
: w8 @, P- s0 u6 o; I( w- jHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量5 A4 o& t- Y0 f& k
Happenstance, 偶然事件
3 B! K8 r4 D: x1 j8 M( k ~. b5 zHarmonic mean, 调和均数
" f* k1 r% z5 p/ FHazard function, 风险均数% M8 L: k0 Z4 u/ `
Hazard rate, 风险率
* w, J) p1 B6 l6 NHeading, 标目
/ ]( Z$ X8 W1 V4 c( n* vHeavy-tailed distribution, 重尾分布
' c9 S5 f$ K$ x' u H, l2 jHessian array, 海森立体阵5 A Q/ j0 i) j# o0 G
Heterogeneity, 不同质; w9 ?2 J, C' J1 n' c! E
Heterogeneity of variance, 方差不齐 7 q% Z! j$ G. p9 x( a' w' U
Hierarchical classification, 组内分组
" U* F) |6 t8 x4 {6 ?Hierarchical clustering method, 系统聚类法5 \0 O$ a) J* ^9 l0 t
High-leverage point, 高杠杆率点
" m# r- l P6 P7 L, S- S; q6 iHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
! n# y7 b1 |5 b1 ~: g8 d7 uHinge, 折叶点' V) W7 N: Y" i/ R7 C! C+ e
Histogram, 直方图2 a5 ]& u# `7 _
Historical cohort study, 历史性队列研究 $ x2 z, }5 w. x) O# G. Z
Holes, 空洞2 \; h- t- c7 Q7 |2 w
HOMALS, 多重响应分析+ U' r; J0 P& m" d# U) W
Homogeneity of variance, 方差齐性
4 e( s& E& Z/ l$ h( GHomogeneity test, 齐性检验
. x5 X/ e: x' v3 ~3 k( }8 U/ X" sHuber M-estimators, 休伯M估计量2 `# t# O( S! W* L9 [; E
Hyperbola, 双曲线# o2 w8 G& N; i& k3 U
Hypothesis testing, 假设检验9 f. i% U4 I8 O) S
Hypothetical universe, 假设总体4 O# V- K( H8 h$ S+ ? j8 G
Impossible event, 不可能事件3 e! B, `3 v( D. z2 Q8 T6 a
Independence, 独立性
1 B. p5 Q, e( U0 v# N& }Independent variable, 自变量! ?2 i- F) [' k6 ?& M1 W2 V
Index, 指标/指数
7 o$ M$ U7 S. T: MIndirect standardization, 间接标准化法& g5 G1 V% H, w9 u
Individual, 个体
6 }0 k) z8 Q$ c! B# x- Q7 eInference band, 推断带/ o2 U" C J# q; t
Infinite population, 无限总体
/ T, ~& O" \8 B; CInfinitely great, 无穷大
8 |9 C8 X# m7 v; [ ~( EInfinitely small, 无穷小+ n1 J: w; G& u$ G7 W
Influence curve, 影响曲线
$ T8 r r" Q) |4 e; RInformation capacity, 信息容量: b- X H& v$ s- O( C( c# S
Initial condition, 初始条件
4 K0 v6 u3 S, f/ c. g* J8 F: RInitial estimate, 初始估计值
9 |; B. W& W" g( HInitial level, 最初水平
, T2 g, l ^) z, e2 ] qInteraction, 交互作用
/ v/ I H5 f7 X& @Interaction terms, 交互作用项& ]. p+ H, O2 T3 Z
Intercept, 截距
4 b' i. D, I4 N3 p! b mInterpolation, 内插法5 \' D( F7 |2 n8 A, ]8 \8 n( d. I7 q
Interquartile range, 四分位距
, z# g/ f* d Y0 ?7 XInterval estimation, 区间估计
1 e, p+ T8 E' B+ AIntervals of equal probability, 等概率区间
! ~; V2 A7 d3 ]3 @6 {* GIntrinsic curvature, 固有曲率+ j t; K- m$ \8 b8 s
Invariance, 不变性
# { c0 z! v; tInverse matrix, 逆矩阵
0 _3 V1 k! S) e1 m. w$ n: @- H9 qInverse probability, 逆概率4 p9 t/ c8 k, I$ J
Inverse sine transformation, 反正弦变换2 {! |+ w: [. P: ?* l1 w
Iteration, 迭代 ) P2 _; I: h" i
Jacobian determinant, 雅可比行列式
& J3 E* ?2 o- X) `# IJoint distribution function, 分布函数: U {. J3 t* b, k- `, v
Joint probability, 联合概率4 j0 k9 u8 Z' d" T. o% I
Joint probability distribution, 联合概率分布
+ y' C1 `- z! _& UK means method, 逐步聚类法
: ?* n3 f i0 Q( d% |# n& HKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 1 w1 l0 l% N8 G
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图& N6 n* @4 ]" g4 t- n4 [; K
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关( l! ?7 m M7 R* e, n4 V+ H* ~
Kinetic, 动力学
4 m# u5 p }+ ^- A9 G# @Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验; y; V' x5 d# Q8 s) v+ L* X
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验; j- g0 p- j+ P; j+ k
Kurtosis, 峰度! ^% C" |2 o5 X8 h. w1 H
Lack of fit, 失拟& w, Z7 w6 E9 f4 ]
Ladder of powers, 幂阶梯: w- s. m' q2 a; K
Lag, 滞后
% h4 \4 m/ w7 B# e9 rLarge sample, 大样本
$ y3 R$ O' ~ M% [, zLarge sample test, 大样本检验6 j4 w( z3 \: C, n( }
Latin square, 拉丁方
, [8 ~9 l- \+ h, g! jLatin square design, 拉丁方设计
~( s/ y Y3 C. mLeakage, 泄漏
8 ]6 s8 J3 _! S; Z; K6 B2 {5 jLeast favorable configuration, 最不利构形
, E$ o/ J: i! k8 r3 L9 ALeast favorable distribution, 最不利分布6 N) z/ b) v( l
Least significant difference, 最小显著差法
# B0 m! C: t8 _9 F4 XLeast square method, 最小二乘法
. x- G' U* S" |$ J% `7 ?% r& ?Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
" D- K0 v. o4 jLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
4 O- K: K! B% g% p; y2 M' XLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线- _% R: b1 r# Z! e6 j( F! r
Legend, 图例
7 F% O* C) M( c3 ?' z3 I& z( d3 AL-estimator, L估计量
9 _$ @4 ]% p4 \) w# XL-estimator of location, 位置L估计量
) V9 [# ?1 ]# o" J0 g BL-estimator of scale, 尺度L估计量# d) _" U+ O& B" d! q2 K2 _0 S j0 ^
Level, 水平) G" D4 b) f3 U: s- ?
Life expectance, 预期期望寿命$ H& B2 j+ \2 J
Life table, 寿命表( \* T! M; a2 R' C! |. D
Life table method, 生命表法
, J* O' n: X. [: D) Z$ J& BLight-tailed distribution, 轻尾分布
) H/ D$ Z8 n1 Q" x9 z; h$ \Likelihood function, 似然函数
1 j% q& _3 E n6 ]6 O* E! jLikelihood ratio, 似然比1 i2 x( P6 H2 H* u
line graph, 线图
+ n; B+ d& W6 Q; tLinear correlation, 直线相关( F7 N% d) q" g% |" G1 h
Linear equation, 线性方程
; E3 B: l" t9 E7 [Linear programming, 线性规划( q p( W) z; c0 _
Linear regression, 直线回归
1 c9 N4 a' v- H6 qLinear Regression, 线性回归
* Y) |- |# J' @, n8 V% vLinear trend, 线性趋势
: S0 D2 [5 w* A# l3 L+ P' g2 ]+ \Loading, 载荷 ; \& K' i' r: H2 A3 W. Z- h; J
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性; ~4 G: x0 c' s/ t' H2 I, q! q7 U8 f u
Location equivariance, 位置同变性
# v5 |& a* u0 A5 YLocation invariance, 位置不变性8 } C* Z3 w& @# f) Z0 \5 i
Location scale family, 位置尺度族
6 j7 d5 S7 E% v8 q4 n6 v% j+ H2 U( ULog rank test, 时序检验
2 F- ~- Q+ `$ QLogarithmic curve, 对数曲线
9 P* j: l$ P4 B1 [6 w. sLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
' K* b" B% }; {0 rLogarithmic scale, 对数尺度9 b0 w6 @3 {0 \
Logarithmic transformation, 对数变换4 y1 O& c( t+ [3 \+ @
Logic check, 逻辑检查
# ]) s3 @% j$ B7 J5 k* BLogistic distribution, 逻辑斯特分布9 c- Q# p, Z/ C' v* W; `- w. k
Logit transformation, Logit转换
6 R+ ^: [/ |/ jLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
0 ?2 g* m0 N7 N/ M+ a6 `Lognormal distribution, 对数正态分布
. _/ @% U& Y) ILost function, 损失函数
6 h$ B1 U9 T, k& }( T* m* e+ TLow correlation, 低度相关& [0 F) `' W" t& e! N! g
Lower limit, 下限3 B% A* D9 a% t3 R- O, u6 f
Lowest-attained variance, 最小可达方差 I% S3 ~6 [" S& V8 }, E9 p
LSD, 最小显著差法的简称
2 N/ @# |6 p( c3 x2 C: [0 B$ f; OLurking variable, 潜在变量
. \3 G/ J c- nMain effect, 主效应0 C% D7 ^7 m u+ ^$ B0 K
Major heading, 主辞标目 b; ]0 ]( ?# Q) ~# z* `: ^' K0 L
Marginal density function, 边缘密度函数
2 m1 {6 x0 c& t) D* G- F3 j. B8 o' NMarginal probability, 边缘概率
( m3 d$ N; V; j# ~5 @6 QMarginal probability distribution, 边缘概率分布5 j0 z: p: B, z2 f, p% Z
Matched data, 配对资料4 b9 ~' p3 g% z) I
Matched distribution, 匹配过分布
( x: r# ]5 E# ]- K* I. ?Matching of distribution, 分布的匹配# b" ? P* d# s& {
Matching of transformation, 变换的匹配
# a- c, E3 | c8 JMathematical expectation, 数学期望
7 l q" w# b0 ]9 ]7 lMathematical model, 数学模型
" S5 a, |$ ]4 O5 q& KMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量4 J' f( S" `) Y
Maximum likelihood method, 最大似然法
! H8 Z9 c0 L* T8 zMean, 均数- f) W0 \: o; N" x" J, g" I
Mean squares between groups, 组间均方4 w4 k/ S9 j& I( E
Mean squares within group, 组内均方& B1 t2 _+ r: _, H
Means (Compare means), 均值-均值比较 G! v. n% i# j0 C; J
Median, 中位数" I" M9 N w1 V" n
Median effective dose, 半数效量
/ l* a1 U$ A2 n5 kMedian lethal dose, 半数致死量0 m) i/ p2 Z6 L0 E3 e
Median polish, 中位数平滑
. d k* k. U( U+ tMedian test, 中位数检验
$ s( k/ V. x x6 P% E( |6 C! IMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量" u- V$ s K1 i$ Z/ R+ P+ _
Minimum distance estimation, 最小距离估计
' Y' S# K1 K1 v+ DMinimum effective dose, 最小有效量4 K0 N% E1 \5 D+ Z; ^7 Z
Minimum lethal dose, 最小致死量8 l+ F: E% s" G H/ ?. V4 M4 n9 m- i
Minimum variance estimator, 最小方差估计量! _, i5 ]. ~0 a1 E) I7 c' u
MINITAB, 统计软件包5 E1 r v* _( k+ c2 g
Minor heading, 宾词标目
. t4 [( `# O) i% f) P4 S7 p; F' VMissing data, 缺失值/ `- {$ j7 U+ w* a
Model specification, 模型的确定
# V- K& d8 a4 \2 EModeling Statistics , 模型统计0 Q$ j) ]; Q$ w3 X# c! u
Models for outliers, 离群值模型
/ h; W: O4 c5 R9 d0 tModifying the model, 模型的修正
1 x8 f" ~, `1 G& }" v+ _, P! n7 d+ H; WModulus of continuity, 连续性模 p J5 p+ Q* ~: I1 g
Morbidity, 发病率 ; [3 u$ c6 O- q% d* {* J7 Y8 D9 A
Most favorable configuration, 最有利构形, K/ E k- j2 @% _- _( w0 M$ t
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
* o2 \+ ]/ S3 P9 b4 CMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
p" ?8 o4 I4 ^0 YMultiple comparison, 多重比较$ P7 |+ r1 g! P- g7 r$ J9 G2 n
Multiple correlation , 复相关1 l# ^8 D/ y& y! @, L
Multiple covariance, 多元协方差
* q! U% l( s* r, b( z( nMultiple linear regression, 多元线性回归6 F( c9 _% X7 b! U j$ k$ V( }
Multiple response , 多重选项3 w9 `1 g& I9 }) B, p1 m
Multiple solutions, 多解
; {" }& A6 r$ fMultiplication theorem, 乘法定理6 E9 N( a* q3 J3 e1 _' j7 ?( W/ e8 b5 D
Multiresponse, 多元响应( v6 d4 T* u# Y% S. _( x
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
8 c) K& A$ k; K8 [Multivariate T distribution, 多元T分布
7 B! {( m# g$ W. T8 _: {Mutual exclusive, 互不相容$ q* G/ T1 T6 p" i3 e& A- Z I
Mutual independence, 互相独立
3 D. P; u% O4 S# K) g" h3 `5 B0 w1 `Natural boundary, 自然边界
! k# O( z, C+ `* z0 lNatural dead, 自然死亡
2 t9 I$ L" m& F( o6 j: FNatural zero, 自然零
. f" P. D, v! p5 HNegative correlation, 负相关; i* U% q% `: i8 S0 T7 `5 P# H
Negative linear correlation, 负线性相关
% m v. a$ r: M1 ?Negatively skewed, 负偏, X( f- n$ v' P5 [& U3 T
Newman-Keuls method, q检验6 T0 w. o0 ]& [& q
NK method, q检验% ^1 I' _7 p- d9 t
No statistical significance, 无统计意义, G8 j8 _5 P+ q- q3 T
Nominal variable, 名义变量- L% R+ b" i2 s, q
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
2 x7 K" f- W, |+ Y! Q2 FNonlinear regression, 非线性相关/ X/ K. E( P% {: W5 y
Nonparametric statistics, 非参数统计
2 f9 X' P& x% q7 N' n; A! d5 ]: jNonparametric test, 非参数检验5 `( u8 i8 R' s. V$ o# d6 f, d
Nonparametric tests, 非参数检验
0 H- b$ S4 _9 o8 c" d# {Normal deviate, 正态离差% e" i7 E/ S6 O1 t
Normal distribution, 正态分布9 M8 ?% b) S3 C$ d
Normal equation, 正规方程组
. t5 p( d# m7 _7 dNormal ranges, 正常范围/ d+ {& Y& W' i* ]- y0 S0 W
Normal value, 正常值
2 }2 A* I$ x! t; h& m; Z4 k3 bNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
8 L; T ?# M% Q, z- {0 qNull hypothesis, 无效假设 ' V- w2 O9 ]. o# g8 b: H
Numerical variable, 数值变量% u9 t3 |+ [* F+ Y
Objective function, 目标函数3 Y2 Z9 ~7 q. T6 E8 `
Observation unit, 观察单位
: O* P) f8 ]5 x8 W) SObserved value, 观察值. |2 P( O; |5 |
One sided test, 单侧检验" b/ i# j/ g1 g$ W' u6 E$ X
One-way analysis of variance, 单因素方差分析- T `9 s6 _: C0 @" F% K
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
. y% T3 i# f! b* t5 K" B; W+ TOpen sequential trial, 开放型序贯设计* F* s% o* S2 `, J( k1 Z$ R$ P( P
Optrim, 优切尾
; ^- c( ^, s: _% X6 U1 C6 F7 IOptrim efficiency, 优切尾效率
. j8 t) N2 b# ~) fOrder statistics, 顺序统计量
3 n U% @ ]# P$ h$ \9 ^Ordered categories, 有序分类& s3 I; C7 ]- Z. _+ }# ~* l
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
- s9 c; o: Z) [& d) COrdinal variable, 有序变量
+ m, T8 x. o7 ]7 ?' `# pOrthogonal basis, 正交基7 I0 S, p6 o) U. i. n P
Orthogonal design, 正交试验设计) r/ C8 b! ?0 F' q! s
Orthogonality conditions, 正交条件+ ^0 m7 G- M* g2 {/ r
ORTHOPLAN, 正交设计
' A2 L2 x6 B+ r( HOutlier cutoffs, 离群值截断点
8 ]' k6 N0 ~4 e4 @' w7 L. Z WOutliers, 极端值
1 g* d. e( f/ v: F. u$ d! V0 MOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 $ A5 Y% z* F4 Z+ k/ p* `4 c
Overshoot, 迭代过度
L- n9 a" v; fPaired design, 配对设计; b( W: ^ c9 c- q
Paired sample, 配对样本# @" l" G, m* B# l1 w4 L/ J* u! B
Pairwise slopes, 成对斜率
! A$ ~4 J8 ?8 P H- aParabola, 抛物线4 e3 _$ b2 [) K& H
Parallel tests, 平行试验5 c3 [$ I" j( J9 S' p% j4 A
Parameter, 参数+ g4 f5 L. \3 i% `2 [6 w- `! C
Parametric statistics, 参数统计
. R% b4 j& B/ wParametric test, 参数检验) b& E7 {1 s. Z
Partial correlation, 偏相关
, C8 o$ I8 e3 s4 Q% ?7 KPartial regression, 偏回归
+ e4 D$ m+ I3 \6 r; v8 PPartial sorting, 偏排序
+ y- D2 v8 A, j0 ^, U5 oPartials residuals, 偏残差: o& m2 ]0 }! `* P$ \
Pattern, 模式
. g- P0 V1 B& _; N2 k1 g5 T$ Z6 [Pearson curves, 皮尔逊曲线0 }4 `# F% ?* @" w _/ E! C1 [
Peeling, 退层
6 ~% ]/ @, o5 k! r: l+ g) e0 uPercent bar graph, 百分条形图
: t9 h7 I# \3 O$ NPercentage, 百分比0 X, w" I# o5 C. T% L$ B
Percentile, 百分位数2 w; c- b1 k& h. q4 f E
Percentile curves, 百分位曲线3 T: e5 s: M) z' U5 I
Periodicity, 周期性
5 q# U/ H2 i( t& lPermutation, 排列8 l& v. w1 l* J" I; \0 R
P-estimator, P估计量6 q& W' U' [/ S3 o2 N
Pie graph, 饼图
% x' k& P' Z' L0 }. Y3 }Pitman estimator, 皮特曼估计量
$ E M0 ~. H5 x2 v0 NPivot, 枢轴量
" m- p3 U- D8 DPlanar, 平坦7 G6 e/ l$ Q: k5 \6 u
Planar assumption, 平面的假设
+ K6 ?! x, A! g8 KPLANCARDS, 生成试验的计划卡
' _$ m& ?; W+ E4 ZPoint estimation, 点估计
% y3 f+ U9 D8 U& _: `2 YPoisson distribution, 泊松分布
( y$ E/ {8 D* ?' `( \Polishing, 平滑3 Q8 { m$ k! O4 {8 `
Polled standard deviation, 合并标准差
% f# o! @1 U" t8 z6 DPolled variance, 合并方差* Q9 I. `) g. R5 b. b4 N& Z) M# {
Polygon, 多边图5 k0 z1 U: f4 Y& j/ u$ D
Polynomial, 多项式 t" E( G n& { H2 |0 h8 U5 n
Polynomial curve, 多项式曲线1 y0 v1 ]- k% h# ?9 Y
Population, 总体/ u+ p9 w- T! H1 |
Population attributable risk, 人群归因危险度0 C7 {5 d% q( w7 \. ?
Positive correlation, 正相关* E$ } Q; k9 b& m
Positively skewed, 正偏
4 S, C7 [. y; z W1 S% n- { ePosterior distribution, 后验分布" {8 K% R5 ~1 s) t) O# A( `# }
Power of a test, 检验效能4 l& m/ ~: e5 E
Precision, 精密度
, |% n- O# U0 Z1 N' x6 a. A9 \Predicted value, 预测值
9 B" S. v' D6 m- e7 X, c# C& A1 CPreliminary analysis, 预备性分析
. V' `: i7 d' ]# T9 X: WPrincipal component analysis, 主成分分析
6 Y6 S, H+ I3 A# u a& k) sPrior distribution, 先验分布
) `7 H0 j6 H, B! U. y( ]- F1 BPrior probability, 先验概率
1 f; p& e, B% K6 wProbabilistic model, 概率模型% O# ]8 C" I/ h! j0 k9 \6 z3 R
probability, 概率3 \" k: S. k% ]! {- t7 J
Probability density, 概率密度5 } K4 D! |% z4 l/ R/ J
Product moment, 乘积矩/协方差% X2 ^; v7 G9 V! w
Profile trace, 截面迹图
- d9 G2 P% y* Z! @" d/ jProportion, 比/构成比
5 [. `8 y2 u6 P* N5 qProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
/ ]% m7 o' g; GProportionate, 成比例* `/ ~4 L2 R1 q+ a3 D
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
; N: d8 q' G2 P; YProspective study, 前瞻性调查! s. p9 }' l) q
Proximities, 亲近性
; U1 r* x# Y, z" ^) aPseudo F test, 近似F检验
+ c' c o6 r& \& JPseudo model, 近似模型' G4 X. t S$ m9 P5 O3 w7 o. n- x3 C
Pseudosigma, 伪标准差
6 @! Q' S8 a' Z! Q$ c& G" ?8 Y$ R! cPurposive sampling, 有目的抽样2 | x/ ]) P6 j2 d
QR decomposition, QR分解2 [" G( r; c. B
Quadratic approximation, 二次近似) w t8 D, T: n1 A1 t
Qualitative classification, 属性分类4 P- f& o# s/ }2 d6 G, L$ O
Qualitative method, 定性方法
b( O# S/ m# N/ ^+ j7 O: T+ ^Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
/ c9 K/ o6 Q9 F1 k* D1 i8 o2 QQuantitative analysis, 定量分析* K* V F' l; V+ V
Quartile, 四分位数) a: b# p- ~0 {) i) w' [- |4 w
Quick Cluster, 快速聚类
0 q2 E) s% E% X& f: G; m4 z( L+ cRadix sort, 基数排序
0 `) n* C3 t% O! h# oRandom allocation, 随机化分组
& W: H# r" d) \Random blocks design, 随机区组设计' `) Y1 A. u1 J; x
Random event, 随机事件$ g7 x9 l8 t; h; d& l$ E
Randomization, 随机化
, o* L" h, S6 r2 CRange, 极差/全距1 Q# |: d% H# J% J# S; Q
Rank correlation, 等级相关
* \8 f: T. k) m& ?; ~7 ERank sum test, 秩和检验
6 W4 k. B/ G4 RRank test, 秩检验9 o1 g6 A3 L# n) }, i4 Q j0 ~# N
Ranked data, 等级资料
l a) H- S# d- o `( |Rate, 比率) a2 U7 [. y8 T- }% K
Ratio, 比例
4 x9 y+ |6 B( f6 G8 M- cRaw data, 原始资料8 T9 e/ j4 q" L0 q4 y7 i# U& e5 J
Raw residual, 原始残差
9 g2 ?5 T5 k# g3 E, yRayleigh's test, 雷氏检验
/ v" O( a: U* A. h! H6 z0 mRayleigh's Z, 雷氏Z值
$ c8 x" p: U4 ?6 U4 f5 b' xReciprocal, 倒数
) u, v9 j1 ?6 ~5 n Q) h4 `' M! h7 B' iReciprocal transformation, 倒数变换$ S* p% S) r& W C! N# V( A( o
Recording, 记录
1 \6 j# c! G8 ^% _Redescending estimators, 回降估计量. ^& F, q) {: y! R5 k( r% ^; u
Reducing dimensions, 降维
+ w& Z3 z% @1 X) c" w) YRe-expression, 重新表达) W* C; U& R& D0 o7 o0 Y
Reference set, 标准组) {; P! t) P8 Q0 s8 {
Region of acceptance, 接受域
% y0 r& [5 d* R1 ?& s% J0 i9 SRegression coefficient, 回归系数
' \+ f/ Y, |2 V3 RRegression sum of square, 回归平方和
+ ?/ o# L* E9 G! C+ _* P% ^. p2 RRejection point, 拒绝点
, i# _7 B2 P* w$ r/ B& jRelative dispersion, 相对离散度/ c4 [( ~$ |+ _* F3 K
Relative number, 相对数
. r8 |' \ M5 p8 F$ ^1 qReliability, 可靠性 k, S# t2 t# i, R
Reparametrization, 重新设置参数
- U i2 p/ B. c0 R3 ^6 U8 uReplication, 重复
0 [$ i6 t) K4 b4 h! V5 W# aReport Summaries, 报告摘要+ Z; \9 s8 W( Z7 w
Residual sum of square, 剩余平方和
7 o) s/ V+ u3 }0 N2 DResistance, 耐抗性) ]! P L4 O* G, K$ \8 H4 g
Resistant line, 耐抗线
& [, r7 Y3 t; w9 z$ p. c, c6 F( L$ AResistant technique, 耐抗技术# T3 s' T: V4 ]" ]% s; b
R-estimator of location, 位置R估计量
4 s2 u2 {' ?7 x) ~; H/ W# cR-estimator of scale, 尺度R估计量0 k7 F' k' d _+ k5 s
Retrospective study, 回顾性调查9 O, [. C, |" l2 ~4 i
Ridge trace, 岭迹# q/ M9 Y: ?" S" U# S0 w: v
Ridit analysis, Ridit分析
) P. r# m8 p1 }2 T IRotation, 旋转" `- z8 p* l: Q8 Z
Rounding, 舍入
( X6 X/ q9 e! ?4 |# T/ QRow, 行3 J( t8 t* x# W+ V- }
Row effects, 行效应$ K3 |* c( f; Z r. \) ^ N
Row factor, 行因素6 u0 ?# k8 g# Q8 w& _
RXC table, RXC表
+ \2 E. a$ E1 h2 C( Y* I: GSample, 样本
. z3 [ J: Q; m. w8 U% O0 `Sample regression coefficient, 样本回归系数5 a) h" d" u+ B4 t% j
Sample size, 样本量
* H1 Z, z0 v9 M' ~Sample standard deviation, 样本标准差/ l/ G3 J, O) ?, _3 w0 {- X5 P/ A
Sampling error, 抽样误差
3 J) N7 x& K: i3 n9 ]. WSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
& h: Y! s2 u3 iScale, 尺度/量表" i' P0 a/ [. h% a9 C
Scatter diagram, 散点图
& c& l; W& [! x# @9 v' q. P* H/ vSchematic plot, 示意图/简图. P; x6 v k5 P3 Z% [+ q
Score test, 计分检验
. q( l+ I( y9 f, zScreening, 筛检% _% o/ j. Y( m" m1 y
SEASON, 季节分析 ' `9 P* [9 g( H. ^& I$ p
Second derivative, 二阶导数
5 M4 s3 L5 `. S9 H6 \7 A9 v @Second principal component, 第二主成分
# T( g# I+ E4 l, f4 t+ aSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
6 i1 n; `$ E: Z& D% ySemi-logarithmic graph, 半对数图: R u% ~# m( {) p$ Q
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
|8 G4 x9 a2 }* D, L* eSensitivity curve, 敏感度曲线1 B) {2 x# H. T- j9 K% b5 ]
Sequential analysis, 贯序分析
. j1 y# p0 h3 T; Q0 eSequential data set, 顺序数据集5 o6 o4 s: R# s0 b# D
Sequential design, 贯序设计
6 h+ O- a+ [( k& T( F3 iSequential method, 贯序法
% |$ \0 k) W) P+ u6 J0 Q/ PSequential test, 贯序检验法8 l, k5 P- n& ^
Serial tests, 系列试验" V# z9 [ ]! j9 b2 ~
Short-cut method, 简捷法
0 T# Z: E! d* v" tSigmoid curve, S形曲线; `: Z8 }) z3 K& Z; Y. C8 z3 m
Sign function, 正负号函数+ u( Q1 z! g; X+ I+ ~$ n3 j# G
Sign test, 符号检验 a4 h: n3 M- g0 U3 c
Signed rank, 符号秩" k' d; q) q0 |: e
Significance test, 显著性检验6 }" A7 X2 s- R0 E; l: P6 L
Significant figure, 有效数字
0 `$ `# H7 j7 x9 uSimple cluster sampling, 简单整群抽样& b% t8 A; {3 G; a
Simple correlation, 简单相关6 v' u# l0 K- O3 ?' M t# ]
Simple random sampling, 简单随机抽样
3 k+ u: J2 v, s) U9 `Simple regression, 简单回归; k* f( k4 t$ E" O& d
simple table, 简单表
" m% W7 i0 ]- l+ N/ h# j* ?! NSine estimator, 正弦估计量
$ y/ F% C! s8 L4 DSingle-valued estimate, 单值估计' f) z* v1 t9 l2 D% z
Singular matrix, 奇异矩阵
- U' R" t* r8 S7 c3 zSkewed distribution, 偏斜分布6 U% K* S, y+ ]) n8 |3 V' Z
Skewness, 偏度
# w; Z! D W' R) |% I W( Y! e, ISlash distribution, 斜线分布
6 @7 s; K) C' H; YSlope, 斜率
0 L/ L7 U5 ]6 t) \. [; xSmirnov test, 斯米尔诺夫检验- ~! E: D# }* K+ _% |' j% t$ q! |0 K
Source of variation, 变异来源
; C$ K4 f& ~/ J$ S' h4 w+ [Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关+ E \, @' Z* R4 ~' ?
Specific factor, 特殊因子& n$ c" X/ l. [$ n4 I6 n. Y" g" t
Specific factor variance, 特殊因子方差/ P( Q" N2 e( ~7 h
Spectra , 频谱2 u/ c! Q" F! m& o
Spherical distribution, 球型正态分布
5 y0 y1 w4 e* C4 TSpread, 展布
3 ]4 @; L5 Q& P5 D$ |* J, v, NSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包/ a4 v" ]- \1 z' B
Spurious correlation, 假性相关9 r6 O+ b: D4 S2 j3 w) w# i( K/ @
Square root transformation, 平方根变换
$ y2 ?2 Q% o% S! \$ F8 IStabilizing variance, 稳定方差
& t0 a: x& u) \0 e- i4 pStandard deviation, 标准差
, |3 e+ S) w2 o/ UStandard error, 标准误
6 f# N# p; A, T# }6 C T+ fStandard error of difference, 差别的标准误9 W. G1 i' N! ^% V) p+ z) ^3 C8 F
Standard error of estimate, 标准估计误差
1 n6 a: U. V* J% Q& B+ ?$ t7 wStandard error of rate, 率的标准误
' X; x: M" }! b! ?. Z7 I6 f1 vStandard normal distribution, 标准正态分布
/ K" H3 E1 A) h4 iStandardization, 标准化
! D+ O$ s3 y: L% i, o; f# D& oStarting value, 起始值
2 f( o- G* C! D) t5 xStatistic, 统计量
9 N9 K$ R7 I& L5 c2 wStatistical control, 统计控制
2 t$ B+ C U/ r9 O# g2 ~Statistical graph, 统计图- c3 u+ l& O5 q! u# ^$ S6 Y0 O
Statistical inference, 统计推断* \/ x5 ?) ?3 L Y
Statistical table, 统计表
- c: a% v# r P2 E# }Steepest descent, 最速下降法
; Y" J$ C0 e- H0 B- ?. m; w- NStem and leaf display, 茎叶图
" b+ s* m. W* Y4 ~* _5 l0 AStep factor, 步长因子
7 h# e- A+ y2 l v- KStepwise regression, 逐步回归
# D* a0 q+ w( kStorage, 存
3 t, t" [) G3 H1 _: F1 F k+ vStrata, 层（复数）
: L1 R( m* `& EStratified sampling, 分层抽样
( v+ v. E' j B. z: BStratified sampling, 分层抽样
/ ^* v- C6 r; b) gStrength, 强度6 }- G6 e7 C- }+ R' F
Stringency, 严密性
1 N6 Q/ y0 D+ _2 F! U+ \$ V& wStructural relationship, 结构关系9 F' ?- B+ y" V, b
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
8 o* ?! U s4 ]5 R: y# B6 ASub-class numbers, 次级组含量
; E0 W' h% }, L& [* S, d- z! iSubdividing, 分割: h; ]2 L0 ?: f' Y* r* a" C; u
Sufficient statistic, 充分统计量% D/ A$ b2 y, I& _2 K
Sum of products, 积和
. D. Z7 m: R( }4 W# @% NSum of squares, 离差平方和
l4 D$ s$ j; w! P1 USum of squares about regression, 回归平方和
/ F3 M+ {+ ~* Z* @Sum of squares between groups, 组间平方和
( K+ q8 c! ?0 i; Q' OSum of squares of partial regression, 偏回归平方和 v% x6 Z$ K/ m* n
Sure event, 必然事件. D' l4 p9 u" Y: g
Survey, 调查 i7 A$ P6 d, U/ f
Survival, 生存分析
2 e x, A0 w0 ]Survival rate, 生存率
7 Q3 l O: c$ r6 K9 [Suspended root gram, 悬吊根图$ o+ C+ `+ C4 o! e
Symmetry, 对称4 K9 {3 y* H) \* \
Systematic error, 系统误差
4 o# [) Q7 L( V* I; MSystematic sampling, 系统抽样
0 ]3 z# H: ?8 ZTags, 标签
* N7 m/ F7 a+ ^& a9 Z7 FTail area, 尾部面积
4 s2 d+ g6 c6 ]/ s8 X4 gTail length, 尾长# N' ?0 }( Q! e- W$ M# d% d
Tail weight, 尾重8 q* n4 b( G) t/ V; y+ G5 S
Tangent line, 切线
+ y4 e8 z8 n4 K: }: S7 P5 S) n8 \Target distribution, 目标分布
+ Q6 R! w* `& V, @; lTaylor series, 泰勒级数
4 s3 j/ P! `1 MTendency of dispersion, 离散趋势7 @" W& r- n+ e# t# \. C& A
Testing of hypotheses, 假设检验
; d5 z$ l4 v! ^3 N$ M0 xTheoretical frequency, 理论频数
) @/ @1 _& I1 w" `" G" j+ @0 M) f3 ~Time series, 时间序列
! b. F) E8 \5 X) E" NTolerance interval, 容忍区间
& `# M, T0 _ H" w/ @- Z" s' p; o+ nTolerance lower limit, 容忍下限 Z/ e9 g, W% \* b2 v) Z9 }6 x8 R
Tolerance upper limit, 容忍上限2 v- V3 Q: z' T2 s. }- Y+ l% @0 H& {1 |
Torsion, 扰率& w/ U! H9 e+ u' D! _2 \
Total sum of square, 总平方和# ` w+ b! {: P. _, O9 k
Total variation, 总变异
$ u, a- l9 b$ ETransformation, 转换
+ U( R* S2 ^, f( J3 aTreatment, 处理
, n* u; `7 E# L! b" nTrend, 趋势
. l. O+ Q5 H3 H7 V' R, r- f7 oTrend of percentage, 百分比趋势* b3 K0 q; W8 [9 O
Trial, 试验
4 |1 y2 o, j" h' K QTrial and error method, 试错法 y6 D1 L/ ~: {: A' h# b% y
Tuning constant, 细调常数7 U7 z7 \5 Y5 \# K- ]$ @( C; P
Two sided test, 双向检验
8 z; a) R _7 a8 v$ T) t5 f) {Two-stage least squares, 二阶最小平方% F5 S% G5 R+ g
Two-stage sampling, 二阶段抽样2 J4 w5 k7 t0 g% e
Two-tailed test, 双侧检验
4 e% t6 `6 x$ W$ BTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
7 l |3 }0 T& r( c2 e- y+ g0 W+ G9 PTwo-way table, 双向表" ~ E D( B+ }( H& }
Type I error, 一类错误/α错误
- ^5 B+ e5 ?: ~+ jType II error, 二类错误/β错误
( W7 ~6 I0 V9 R* b; pUMVU, 方差一致最小无偏估计简称* T0 e3 m5 t! X: o- A- {; b
Unbiased estimate, 无偏估计' \- ^( i+ {+ I m) g. W# L
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
( c- C" F0 w8 W/ gUnequal subclass number, 不等次级组含量
- F2 ^" h& t# j; _Ungrouped data, 不分组资料7 I3 o8 P: r# a3 Z/ g
Uniform coordinate, 均匀坐标
& ~( \) h- y, K; T+ oUniform distribution, 均匀分布
- h$ I9 G; I8 m: f, O1 y. p1 XUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计0 F1 l2 `" K! n; z
Unit, 单元' w/ k" }0 c; A! T* S& `/ B
Unordered categories, 无序分类" {6 g2 h$ N5 d
Upper limit, 上限
. a- ~1 H1 ]0 K4 k2 ?Upward rank, 升秩
7 S+ X, E% X/ Z/ EVague concept, 模糊概念
, R8 D& {- l' ^) E2 AValidity, 有效性* l) G+ {4 q& f2 ]! g
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
+ `4 g. C# b) M" L o' h8 XVariability, 变异性
1 G/ ?' }1 O" D: H2 HVariable, 变量 S- D0 w u: g+ f; v
Variance, 方差
`# c. K( R# t2 T# a: p# }- FVariation, 变异: R6 B; k6 l; p
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
8 y5 u) h- q; [# e+ \Volume of distribution, 容积
9 j+ ?" S" p" J9 [7 E. NW test, W检验
# J1 \3 H- a' H1 j; XWeibull distribution, 威布尔分布
u; J i9 Y, f# wWeight, 权数
" b6 M6 Q9 x2 j6 gWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
, w; d; P0 y8 T" R& ^; i: hWeighted linear regression method, 加权直线回归
! ?6 C& z+ q/ C7 N. [0 TWeighted mean, 加权平均数. s" ~. m0 s. V/ u. G
Weighted mean square, 加权平均方差
7 @& V9 n8 h" F6 c7 j' zWeighted sum of square, 加权平方和4 {8 z7 j3 K8 {- Y
Weighting coefficient, 权重系数
( T. `1 p- z# ~. XWeighting method, 加权法
( _1 [: G! o% H+ _, W* w$ bW-estimation, W估计量1 j9 l2 Z8 i+ J0 w$ H
W-estimation of location, 位置W估计量
& ~% i- Q' u9 p* b( M) K3 }Width, 宽度! ^* y8 o1 O* L/ Q2 R: b i
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
. V0 o# \% r- s! I- U9 j: OWild point, 野点/狂点1 w5 u: }2 V: \! c9 {7 ]! F
Wild value, 野值/狂值2 y$ O% [8 X2 q0 ]
Winsorized mean, 缩尾均值
: C3 k9 n* z! x: B' A/ Y. S9 @7 oWithdraw, 失访
7 N. c1 W8 z3 x0 \, S t" d; YYouden's index, 尤登指数5 o6 {. {$ W u" b
Z test, Z检验7 I% I) N" }0 t! `4 u# K2 a* K. S
Zero correlation, 零相关
0 U- N9 X* I# e. PZ-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
